空间信号检测与参数估计算法在人工智能和机器学习中的研究

"这篇文档是关于人工智能领域中机器学习在空间信号检测与参数估计算法研究的学术论文。作者在导师指导下，针对现代信号处理的关键问题——参数估计进行了深入研究，尤其是在雷达、通信、声纳等多个领域有广泛应用的波达方向（DOA）、频率和距离参数估计。论文探讨了在不同环境和背景下，如何使用有效的算法来解决这些问题，并通过理论分析和仿真实验进行了验证。" 论文首先在空间色噪声环境下，研究了不相关信号或时间相关长度较长信号的波达方向估计问题。通过对矩阵伪逆的双正交性和空时相关矩阵的结构信息的利用，提出了一种多阶段分解与多阶段重构的算法，能够准确估计信号子空间，从而实现高精度的DOA估计。 其次，论文进一步扩展了这一算法，结合循环最小化思想探讨了其收敛性，并将其应用于二维频率估计和谐波恢复问题。在二维频率估计中，利用旋转不变性和双正交性，算法能逐阶段得到二维频率分量，通过多阶段处理实现所有分量的自动配对。而在谐波恢复问题上，通过一组相关矩阵的结构化信息定义了一个有效代价函数，同样利用多阶段方法进行求解。 这篇论文不仅在理论上有重要贡献，还提供了实用的算法设计，对于实际应用具有指导意义。作者对所有参与研究的同事给予了明确的贡献说明，并对论文的真实性与版权归属进行了承诺，明确论文的知识产权属于西安电子科技大学。这体现了学术研究中的诚信原则和对知识产权的尊重。